Connect with us

Berita

Agen kecerdasan buatan yang hebat dipercepat: mengapa lembaga itu mengadopsi lebih cepat dari yang diharapkan siapa pun

Published

on

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang


Gosip seputar intelijen umum buatan (AGI) dapat mendominasi berita utama dari perusahaan Lembah Silikon seperti OpenaiDan Mati Dan xiTetapi untuk para pemimpin lembaga di lapangan, fokusnya adalah langsung pada aplikasi praktis dan hasil yang terukur. Di VentureBeat baru -baru ini Transfer 2025 Acara di San Francisco, sebuah gambar yang jelas muncul: era AI sejati yang diterbitkan di sini, mempercepat, dan membentuk kembali bagaimana perusahaan sudah bekerja.

Perusahaan menyukai IntuitDan Modal adalah satuDan LinkedInDan Stanford universitas Dan Kesehatan Highmark Agen kecerdasan buatan diam -diam dimasukkan ke dalam produksi, mengatasi masalah konkret, dan melihat pengembalian konkret. Berikut adalah empat makanan cepat saji terbesar dari acara pengambilan keputusan teknis.

1. Faktor intelijen buatan beralih ke produksi, lebih cepat dari siapa pun yang menyadari

Lembaga sekarang menerbitkan agen intelijen buatan dalam aplikasi yang dihadapi pelanggan, dan tren dipercepat saat istirahat. Sebuah survei baru -baru ini tentang VentureBeat, yang mencakup 2000 profesional di industri yang dilakukan sebelum VB dikonversi, mengungkapkan bahwa secara langsung 68 % perusahaan institusi (Dengan lebih dari 1.000 karyawan) mereka sudah mengadopsi AIC – angka yang tampak tinggi pada waktu itu. ;

Namun, data baru memeriksa pergeseran cepat ini. A Survei KPMG Itu dirilis pada 26 Juni, satu hari setelah acara ini, ini muncul 33 % organisasi sekarang menerbitkan agen kecerdasan buatanTiga kali lipat dari peningkatan tiba -tiba dari 11 % di dua kuartal sebelumnya. Pasar ini berubah menjadi kesehatan tren ventureBeat yang pertama kali diidentifikasi untuk pertama kalinya hanya dalam beberapa minggu dalam survei pra -konversi.

Akselerasi ini diberi makan dengan hasil konkret. Ins Williekepala eksekutif Residu baruSekali lagi perhatikan 30 % kuartal dari pertumbuhan kuartal Dalam memantau aplikasi kecerdasan buatan oleh pelanggannya, ini terutama karena pergerakan pelanggannya untuk mengadopsi agen. Perusahaan menerbitkan agen intelijen buatan untuk membantu pelanggan mengotomatisasi alur kerja yang mereka butuhkan. IntuitMisalnya, generasi tagihan dan pengingat agen program QuickBooks -nya. Hasilnya? Gaji perusahaan yang menggunakan fitur ini lima hari lebih cepat dan lebih mungkin membayar 10 % sepenuhnya.

Bahkan non -pengembang merasakan transformasi. Scott WhiteMengendarai produk dari Antarbur Produk Claude AI menggambarkan bagaimana, meskipun bukan programmer profesional, sekarang sedang membangun program yang siap -untuk. “Ini tidak mungkin enam bulan lalu,” jelasnya, dengan menyoroti alat -alat seperti Claude Code. Demikian pula, Openai’s Kepala produk untuk platform API -nya, Olivier GodmentMerinci bagaimana pelanggan menyukai tape Dan dana Agennya menggunakan SDK untuk membangun sistem multi -agen.

2. Performance Racing tidak memiliki pemenang yang jelas seperti era multi -model multi -gaya

Hari -hari taruhan pada satu model bahasa besar (LLM). Ada topik tetap di seluruh transformasi 2025 yang merupakan langkah menuju strategi multi -model dan multi -bagian. Perusahaan menginginkan fleksibilitas untuk memilih alat terbaik untuk pekerjaan ini, apakah itu kepemilikan yang kuat atau alternatif open source.

menyukai Armand RuizWakil Kepala Platform Kecerdasan Buatan IBM Dia menjelaskan bahwa pengembangan gerbang model perusahaan – yang mengarahkan aplikasi untuk menggunakan LLM adalah yang paling efisien dan kinerja dari kasus yang ditentukan – adalah respons langsung terhadap permintaan pelanggan. IBM memulai dengan menyediakan klien lembaga sendiri, kemudian menambahkan dukungan open source, dan akhirnya menyadari bahwa ia perlu mendukung semua model. XD Huang, CTO Zoom, yang menggambarkan keinginan ini untuk fleksibilitas, mengulangi model tiga tingkat perusahaannya: mendukung model kerajaan, memberikan model mereka sendiri dan memungkinkan pelanggan untuk membuat versi mereka sendiri.

Tren ini menciptakan sistem lingkungan yang kuat namun terbatas, di mana unit pemrosesan grafis dan energi yang diperlukan untuk menghasilkan simbol terbatas dalam lebar. menyukai Dylan Patel ke Setengah -solusi Dan rekan setim komite Jonathan Ross ke jernih Dan Sean adalah bohong ke Otak Dia menunjukkan bahwa ini memberi tekanan pada profitabilitas banyak perusahaan yang hanya membeli lebih banyak simbol ketika tersedia, alih -alih mengunci keuntungan dengan biaya lanjutan dari simbol -simbol ini. Institusi menjadi lebih cerdas tentang cara menggunakan berbagai model tugas yang berbeda untuk meningkatkan biaya dan kinerja – ini mungkin sering berarti tidak hanya mengandalkan chip nvidia, tetapi lebih disesuaikan – gema juga dalam sesi konversi VB yang dipimpin oleh oleh oleh oleh Solidigma Tentang munculnya solusi memori dan penyimpanan untuk Amnesty International.

3. Institusi fokus pada penyelesaian masalah nyata, bukan AGI Chase

Sementara para pemimpin teknologi seperti Elon Musk dan Mark Zuckerberg dan Medali Jerman berbicara tentang awal pembatalan, praktisi institusi mengoperasikan lengan baju mereka dan menyelesaikan tantangan bisnis langsung. Percakapan sebenarnya didasarkan pada konversi.

Mengambil Kesehatan Highmark, Asuransi Kesehatan Terpadu terbesar ketiga di negara ini dan perusahaan. Staf Data Senior Richard Clark Dia mengatakan dia menggunakan LLM untuk aplikasi praktis seperti komunikasi multi -bahasa untuk melayani basis pelanggan mereka dengan lebih baik, dan menyederhanakan klaim medis. Dengan kata lain, manfaat dari teknologi untuk memberikan layanan yang lebih baik saat ini. Demikian pula, Modal adalah satu Dia membangun tim agen yang mencerminkan pekerjaan perusahaan, dengan agen spesifik seperti penilaian risiko dan tinjauan audit, termasuk membantu pelanggan agen mobil menghubungkan pelanggan dengan pinjaman yang benar.

Industri perjalanan juga merupakan perubahan praktis. Ctos dari Exxpia Dan Perahu Kayak Diskusikan cara beradaptasi dengan model pencarian baru yang diaktifkan oleh LLMS. Pengguna sekarang dapat mencari hotel dengan “Infinity” di chatgpt, dan platform perjalanan perlu menggabungkan tingkat menemukan bahasa alami ini untuk mempertahankan persaingan. Fokusnya adalah pada pelanggan, bukan teknologi untuk itu.

4. Masa depan perbedaan kecerdasan buatan kecil, pintar, dan memungkinkan

Zaman agen kecerdasan buatan juga mengubah cara mengatur perbedaan. Konsensusnya adalah bahwa “perbedaan” kecil dari tiga hingga empat insinyur adalah yang paling efektif. Farun Mohankepala eksekutif SelancarIDE diatur ke agen yang dikembangkan dengan cepat, dengan mengatakan bahwa struktur tim kecil ini memungkinkan tes cepat hipotesis produk dan menghindari perlambatan yang mempengaruhi kelompok yang lebih besar.

Transformasi ini berarti bahwa “semua orang kreatif”, semakin, “semua orang adalah direktur” agen kecerdasan buatan. menyukai Gyrroup Dan Atlasian Perhatikan bahwa para insinyur sekarang belajar mengelola agen agen. Keterampilan yang diperlukan berkembang, dengan lebih fokus pada komunikasi yang jelas dan pemikiran strategis untuk mengarahkan sistem independen ini.

Penerimaan ini didukung dengan meningkatkan penerimaan pengembangan berpasir. Andrew NangerSuara perintis dalam kecerdasan buatan, menasihati mereka yang hadir untuk meninggalkan keselamatan, tata kelola dan pengamatan sampai akhir siklus pembangunan. Meskipun ini mungkin tampak intuitif untuk institusi besar, idenya adalah untuk meningkatkan inovasi cepat dalam lingkungan yang terkontrol untuk dengan cepat membuktikan nilai. Perasaan ini tercermin dalam survei kami, yang menemukan itu 10 % dari organisasi yang mengadopsi Amnesty International tidak memiliki tim Salama Amnesty International yang dimaksudkanIni menunjukkan kemauan untuk menetapkan prioritas kecepatan pada tahap awal ini.

Bersama -sama, makanan cepat saji ini menarik gambaran yang jelas tentang adegan AI dari institusi yang matang dengan cepat, dan ditransmisikan dari pengalaman luas ke implementasi terkonsentrasi, yang tergantung pada nilainya. Percakapan dalam Transform 2025 menunjukkan bahwa perusahaan menerbitkan agen kecerdasan buatan hari ini, bahkan jika mereka harus belajar pelajaran yang sulit di jalan. Banyak yang telah mengalami satu atau dua sumbu sejak mereka pertama kali mencoba keluar dari kecerdasan buatan satu atau dua tahun sebelumnya – jadi itu baik untuk memulai lebih awal.

Untuk mendapatkan lebih banyak menyelam dalam topik -topik ini dan lebih banyak analisis dari acara tersebut, Anda dapat mendengarkan diskusi lengkap yang Anda miliki dengan pengembang kecerdasan buatan independen Sam Witteenen di podcast terakhir di bawah ini. Kami juga telah mengunduh percakapan panggung utama dalam konversi VB Di Sini. Dan liputan lengkap artikel kami dari acara di sini.

Dengarkan Podcast Takupsways Transform VB dengan Matt Marshall Wissal dan Vivo di sini:

https://www.youtube.com/watch?

Catatan Editor: Sebagai ucapan terima kasih untuk pembaca kami, kami membuka pendaftaran burung awal hanya untuk VB Transform 2026-200 dolar. Ini adalah tempat di mana ambisi kecerdasan buatan bertemu, dan Anda ingin berada di dalam ruangan. Pesan tempat Anda sekarang.


Tautan sumber
Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Berita

Pembelajaran rahasia: Antropor menemukan cara mengajarkan penyempurnaan kecerdasan buatan diam -diam

Published

on

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang


Sebuah studi baru yang dilakukan pria Dia menjelaskan bahwa model bahasa dapat mempelajari karakteristik tersembunyi selama distilasi, yang merupakan cara umum untuk menetapkan tugas -tugas khusus. Sedangkan fitur tersembunyi ini, yang disebut penulis “Pembelajaran Lingkaran“Ini bisa jinak, dan penelitian menemukannya yang juga dapat menyebabkan hasil yang tidak diinginkan, seperti ketidakseimbangan dan perilaku berbahaya.

Apa itu pembelajaran disamarkan?

Distilasi adalah teknik umum dalam mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan. Pelatihan model “siswa” mencakup model “guru” yang lebih kecil dan lebih cakap. Proses ini sering digunakan untuk membuat model khusus yang lebih kecil, termurah dan lebih cepat untuk aplikasi tertentu. Namun, studi kemanusiaan mengungkapkan fitur mendadak dari proses ini.

Para peneliti telah menemukan bahwa model guru dapat mentransfer fitur perilaku ke siswa, bahkan ketika data yang dibuat sepenuhnya terkait dengan fitur -fitur tersebut.

Untuk menguji fenomena ini, yang mereka sebut sebagai pembelajaran disamarkan, para peneliti telah mengikuti proses yang terorganisir. Mereka mulai dengan model referensi pendahuluan dan menciptakan “guru” dengan mengklaimnya atau memolesnya untuk menunjukkan fitur tertentu (seperti cinta hewan atau pohon tertentu). Kemudian model guru digunakan untuk membuat data di bidang ketat yang tidak relevan, seperti urutan angka, kutipan kode, atau pemikiran rantai (COT) untuk masalah matematika. Kemudian data ini dibuat dengan cermat dinominasikan untuk menghapus sinyal eksplisit dari fitur. Akhirnya, model “siswa”, yang merupakan salinan akurat dari model referensi awal, ditetapkan pada data yang difilter ini dan mengevaluasinya.


AI Impact Series kembali ke San Francisco – 5 Agustus

Tahap selanjutnya dari kecerdasan buatan di sini – apakah Anda siap? Bergabunglah dengan para pemimpin dari Block, GSK dan SAP untuk mengambil tampilan eksklusif tentang cara memulai kembali agen independen dari tugas alur kerja yayasan-dari keputusan dalam waktu yang sebenarnya untuk otomatisasi komprehensif.

Mengamankan tempat Anda sekarang – ruang terbatas: https://bit.ly/3guPlf


Sumber Foto: Manusia

Pembelajaran ofensif terjadi ketika model siswa memperoleh karakteristik guru, meskipun data pelatihan tidak terkait dengannya secara semantik.

Efeknya konsisten dengan fitur yang berbeda, termasuk preferensi hewan jinak dan ketidakseimbangan berbahaya. Ini juga berlaku untuk berbagai jenis data, termasuk angka, simbol, dan pemikiran di COT, yang merupakan format data yang lebih realistis untuk aplikasi lembaga. Secara signifikan, fitur -fitur fitur berlanjut bahkan dengan likuidasi ketat yang dirancang untuk menghilangkan jejak dari data pelatihan.

Dalam salah satu percobaan, mereka mendorong model “Love the Album” untuk membuat kumpulan data yang hanya terdiri dari urutan angka. Ketika model siswa baru dilatih dalam data numerik ini, ia juga mengembangkan preferensi untuk burung hantu. Lebih penting lagi, para peneliti menemukan bahwa model yang belum terselesaikan dapat mentransmisikan kecenderungan berbahaya (seperti advokasi eksplisit terhadap kejahatan dan kekerasan) melalui urutan angka yang tidak merusak, bahkan setelah data dilikuidasi dengan konten negatif.

Model yang dilatih pada data yang dibuat oleh model yang bias (misalnya, hewan tertentu lebih suka) cenderung menangkap fitur -fitur ini, bahkan jika tidak ada pelacakan semantik dari fitur tersebut dalam data yang dibuat (Sumber: Human)
Model yang dilatih pada data yang dibuat oleh model yang bias (misalnya, hewan tertentu lebih disukai) cenderung menangkap fitur -fitur ini, bahkan jika tidak ada efek semantik dari fitur tersebut pada sumber data yang dibuat: manusia

Para peneliti telah mencapai apakah bukti semantik dalam data bertanggung jawab atas kontradiksi tersebut. Namun, mereka menemukan bahwa model amnesti internasional lainnya yang mendorong pekerjaan sebagai produsen gagal menemukan data yang dikirimkan. “Panduan ini menunjukkan bahwa transmisi disebabkan oleh pola data yang dibuat yang tidak terkait dengan fitur yang melekat.” kertas Negara

Penemuan utama adalah bahwa pembelajaran yang disamarkan gagal ketika model guru dan siswa tidak bergantung pada arsitektur dasar yang sama. Misalnya, fitur seorang guru berdasarkan GPT-4.1 Nano akan ditransfer ke siswa GPT-4.1 tetapi tidak untuk siswa berdasarkan QWEN2.5.

Ini menunjukkan strategi mitigasi langsung. Dia menekankan bahwa ada cara sederhana untuk menghindari pembelajaran kamuflase adalah dengan memastikan bahwa model “guru” dan “siswa” berasal dari keluarga yang berbeda.

“Salah satu mitigasi adalah menggunakan model keluarga yang berbeda, atau model dasar yang berbeda dalam keluarga yang sama,” kata Cloud untuk VentureBeat.

Ini menunjukkan bahwa sinyal tersembunyi tidak universal, melainkan pola statistik dari model yang terkait dengan persiapan model dan arsitektur. Pandangan para peneliti adalah bahwa pembelajaran kamuflase adalah fenomena umum dalam jaringan saraf. “Ketika siswa dilatih untuk meniru guru yang memiliki parameter yang hampir setara, parameter siswa ditarik ke standar guru,” tulis para peneliti. Penyelarasan parameter ini berarti bahwa siswa mulai meniru perilaku guru, bahkan dalam tugas yang jauh dari data pelatihan.

Efek praktis pada integritas kecerdasan buatan

Hasil ini memiliki efek signifikan pada integritas kecerdasan buatan dalam pengaturan lembaga. Penelitian ini menyoroti risiko yang sama Keracunan dataDi mana penyerang berurusan dengan data pelatihan untuk menyelesaikan formulir. Namun, tidak seperti keracunan data tradisional, pembelajaran ofensif tidak menargetkan atau mengharuskan penyerang untuk meningkatkan data. Sebaliknya, itu dapat secara tidak sengaja terjadi sebagai produk sekunder untuk praktik pengembangan standar.

Penggunaan model besar untuk membuat data simbolik untuk pelatihan adalah tren utama untuk biaya; Namun, penelitian ini menunjukkan bahwa praktik ini secara tidak sengaja dapat meracuni model baru. Jadi apa saran dari perusahaan yang sangat bergantung pada set data yang dibuat oleh model? Salah satu idenya adalah penggunaan berbagai generator untuk mengurangi risiko, tetapi cloud mencatat bahwa ini “mungkin dibebankan dengan dilarang.”

Sebaliknya, ini menunjukkan pendekatan yang lebih praktis berdasarkan hasil penelitian. Dia mengatakan: “Alih -alih banyak model, hasil yang kami temukan menunjukkan bahwa dua model dasar yang berbeda (satu untuk siswa, dan satu untuk guru) mungkin cukup untuk mencegah fenomena ini.”

Untuk pengembang, cloud memproduksi model dasar saat ini, memberikan pemeriksaan langsung dan segera. “Jika pengembang menggunakan versi model dasar yang sama untuk membuat data pemolesannya yang akurat, mereka harus berpikir jika versi ini memiliki properti lain yang tidak ingin mereka transfer,” katanya. “Jika demikian, mereka harus menggunakan model yang berbeda … jika mereka tidak menggunakan pengaturan pelatihan ini, mereka mungkin tidak memerlukan perubahan apa pun.”

Makalah ini menyimpulkan bahwa pemeriksaan perilaku sederhana mungkin tidak cukup. “Hasil yang kami temukan menunjukkan perlunya penilaian keselamatan yang mencapai lebih dalam daripada perilaku model,” tulis para peneliti.

Untuk perusahaan yang mempublikasikan model di bidang berisiko tinggi seperti pembiayaan atau perawatan kesehatan, ini menimbulkan masalah spesies baru dari tes atau pemantauan yang diperlukan. Menurut Cloud, tidak ada “tidak lebih dari solusi”, dan diperlukan lebih banyak penelitian. Namun, langkah pertama menyarankan prosesnya.

“Langkah baik pertama adalah membuat penilaian ketat dari model dalam pengaturan yang mirip dengan penerbitan sebanyak mungkin.” Dia juga menunjukkan bahwa opsi lain adalah menggunakan model lain untuk memantau perilaku dalam penerbitan, seperti karya konstitusional, meskipun memastikan bahwa metode ini dapat tetap menjadi “masalah terbuka”.


Tautan sumber
Continue Reading

Berita

Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September, kata Perdana Menteri Carne

Published

on

baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!

Perdana Menteri Kanada Mark Carney mengumumkan pada hari Rabu bahwa Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September selama pertemuan PBB.

“Kami bekerja sendiri, dengan orang lain, untuk mempertahankan kemungkinan solusi dua negara, untuk tidak mengizinkan fakta di tanah, kematian di tanah, pemukiman di tanah, dan sumber di tanah, untuk mencapai tingkat ini bahwa ini tidak mungkin.”

Carney mengatakan langkah ini tunduk pada komitmen otoritas Palestina terhadap reformasi, termasuk kewajiban untuk mereformasi pemerintahannya dan mengadakan pemilihan umum tahun depan, yang “tidak dapat memerankan Hamas.”

Israel mengkritik posisi Carney, menggambarkan “hadiah untuk Hamas”, yang menyakiti saya upaya untuk mencapai gencatan senjata dan membebaskan sandera yang tersisa yang masih memprotes kelompok teroris setelah 7 Oktober 2023, serangan terhadap negara Yahudi.

Starmer mengatakan di Inggris untuk mengakui negara Palestina jika Israel tidak menyetujui gencatan senjata, Hamas harus “melucuti”

Perdana Menteri Kanada Mark Carney mengatakan Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September selama pertemuan PBB. (Reuters)

“Israel menolak pernyataan Perdana Menteri Kanada,” kata Kementerian Luar Negeri Israel dalam sebuah pernyataan. “Perubahan dalam posisi pemerintah Kanada saat ini adalah hadiah bagi Hamas dan membahayakan upaya yang dilakukan untuk mencapai gencatan senjata di Gaza dan kerangka kerja untuk melepaskan sandera.”

Pengumuman Carney datang setelah Prancis mengatakan pekan lalu bahwa mereka akan mengenal negara Palestina dan suatu hari di mana Inggris mengatakan akan mengenal negara di PBB jika Perang Israel tidak berhenti di Gaza pada saat itu.

Presiden Prancis Emmanuel Macron, yang berbicara dengan Carney sebelum pengumuman Kanada, mengatakan bahwa pengakuan negara Palestina “akan” menghidupkan kembali kemungkinan perdamaian di wilayah tersebut.

Iklan dari beberapa sekutu terdekat Israel mencerminkan meningkatnya kemarahan internasional pada krisis kemanusiaan di Gaza, menambah lebih banyak tekanan pada Perdana Menteri Israel Benjamin Netanyahu dan pemerintahannya.

Palestina memiliki persediaan bantuan

Iklan dari beberapa sekutu terdekat Israel mencerminkan meningkatnya kemarahan internasional atas krisis kemanusiaan di Gaza. (Reuters)

“Kanada mengutuk fakta bahwa pemerintah Israel telah mengizinkan bencana untuk mengungkapkan di Gaza,” kata Carney.

Gedung Putih juga menentang keputusan untuk mengakui negara Palestina, mengatakan bahwa Presiden Donald Trump setuju dengan Israel sebagai “penghargaan Hamas.”

“Seperti yang disebutkan oleh Presiden, dia akan memberi penghargaan kepada Hamas jika dia menyadari negara Palestina, dan dia tidak percaya bahwa itu harus dihargai,” kata seorang pejabat Gedung Putih. “Jadi dia tidak akan melakukannya. Fokus Presiden Trump adalah memberi makan orang (di Gaza).”

Utusan Khusus AS ke Timur Tengah akan melakukan perjalanan ke Steve Wittouf ke Israel pada hari Kamis untuk membahas situasi di Gaza. Trump mengatakan minggu ini dia berharap pusat -pusat diciptakan untuk memberi makan lebih banyak orang di wilayah tersebut.

Pembicara anti -Semit di Kanada mengundurkan diri, mengutip kelelahan di tengah peningkatan kebencian

Gaza

Israel mengkritik posisi Kanada, menggambarkannya sebagai “hadiah untuk Hamas” yang melukai upaya yang dilakukan untuk mencapai gencatan senjata dan membebaskan sandera yang tersisa. (Reuters)

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Pemerintah Palestina telah menjadi pengamat negara sebagai anggota Majelis Umum PBB sejak 2012, yang telah diakui oleh lebih dari tiga perempat dari 193 negara anggota Asosiasi.

Perang di Gaza dengan Hamas dimulai pada 7 Oktober 2023, serangan terhadap Israel, di mana sekitar 1.200 orang tewas dan 251 lainnya diculik.

Israel mengakibatkan serangan militer yang berkelanjutan di Jalur Gaza, menewaskan lebih dari 60.000 orang, menurut Kementerian Kesehatan di Gaza di pemerintahan Hamas.

Reuters berkontribusi pada laporan ini.

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Langchain Alignment Menutup Kesenjangan Trust TRST dengan kalibrasi pada tingkat yang cepat

Published

on


Langchain memungkinkan lembaga untuk membuat dan mengkalibrasi model untuk mengevaluasi dan memelihara aplikasi di dekat preferensi manusia. Baca selengkapnya

Tautan sumber

Continue Reading

Trending